1樓：網友
1、單雙側檢驗是看你的統計指標的屬性，如果該指標只有上限或只有下限，則用單側檢驗，如果它的範圍在乙個區間內，則用雙側檢驗。
2、統計推斷的定義：統計推斷statistical inference 根據帶隨機性的觀測資料（樣本）以及問題的條件和假定（模型），而對未知事物作出的，以概率形式表述的推斷。它是數理統計學的主要任務，其理論和方法構成數理統計學的主要內容。
3、統計推斷概述：統計推斷[statistical inference] 根據帶隨機性的觀測資料（樣本）以及問題的條件和假定（模型），而對未知事物作出的，以概率形式表述的推斷。它是數理統計學的主要任務，其理論和方法構成數理統計學的主要內容。
統計推斷的乙個基本特點是：其所依據的條件中包含有帶隨機性的觀測資料。以隨機現象為研究物件的概率論，是統計推斷的理論基礎。
在數理統計學中，統計推斷問題常表述為如下形式：所研究的問題有乙個確定的總體，其總體分布未知或部分未知，通過從該總體中抽取的樣本（觀測資料）作出與未知分布有關的某種結論。例如，某一群人的身高構成乙個總體，通常認為身高是服從正態分佈的，但不知道這個總體的均值，隨機抽部分人，測得身高的值，用這些資料來估計這群人的平均身高，這就是一種統計推斷形式，即引數估計。
若感興趣的問題是「平均身高是否超過公尺）」，就需要通過樣本檢驗此命題是否成立，這也是一種推斷形式，即假設檢驗。由於統計推斷是由部分（樣本）推斷整體（總體），因此根據樣本對總體所作的推斷，不可能是完全精確和可靠的，其結論要以概率的形式表達。
統計推斷的目的，是利用問題的基本假定及包含在觀測資料中的資訊，作出盡量精確和可靠的結論。
2樓：恭英
單側檢驗指按分布的一側計算顯著性水平概率的檢驗。用於檢驗大於、小於、高於、低於、優於、劣於等有確定性大小關係的假設檢驗問題。這類問題的確定是有一定的理論依據的。
假設檢驗寫作：μ1<μ2或μ1>μ2。
雙側檢驗指按分布兩端計算顯著性水平概率的檢驗， 應用於理論上不能確定兩個總體乙個一定比另乙個大或小的假設檢驗。一般假設檢驗寫作h1：μ1≠μ2。
為什麼方差分析中用的都是單側檢驗，？
3樓：小溪趣談生活
f統計量（f=組間均方/組內均方）
若原假設成立，即各處理組的樣本來自於同一總體，則組間均方應與組內均方差不多，即f統計量在1附近波動；否則，若原假設不成立，即不同處理的作用不同時，組間均方（處理因素的作用）一般大於組內均方（隨機誤差），因此，f統計量一般往大於1的方向趨化，從而在作結論時，若f統計量大到一定程度，就拒絕原假設。因此，f統計量在0側是不可能的，因此只會在另一側，從而認為方差分析是單側檢驗。
4樓：匿名使用者
因為方差分析中，主要研究的是組間變異是否顯著大於組內或是誤差變異，組間變異是放在分子上的，所以用單側檢驗。
5樓：果啟柯菱
方差分析是單側檢驗，這個在張書方差分析這一章的最開始就明確提到了。因為方差分析不像差異顯著檢驗，方差分析的目的是為了區別組間差異是否比組內差異大的多，因為只有大得多，才能證明實驗的控制條件是否造成了顯著的差異，實驗方差分析是單側檢驗。
6樓：才清逸
同意下面的。不過我的關注點是可能本身資料f有偏大趨勢，，即組間方差/組內方差不太可能小到進入左側拒絕區域。但是這是不是單側檢驗前提，我就不清楚了。
7樓：來自鶴廬無師自通的銀耳
f檢驗中，方差用大的比小的可以避免雙側檢驗。
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